В Severex мы ищем Data Engineer / Analytics Engineer, который возьмёт на себя ответственность за весь data layer: пайплайны, dbt-модели, интеграции с источниками, качество данных и стабильность аналитической инфраструктуры.
Важен опыт или хорошее понимание аналитики мобильных приложений: атрибуция, in-app события и монетизация.
Вы будете единственным инженером в команде аналитики, поэтому нам важен самостоятельный специалист, который умеет не только решать поступающие задачи, но и сам замечать потенциальные проблемы, находить их первопричины и системно улучшать инфраструктуру.
Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать и поддерживать dbt-модели и витрины данных в Snowflake / BigQuery.
- Проектировать архитектуру данных, заниматься рефакторингом, тестированием и документацией.
- Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-пайплайны, интеграции с API и внешними источниками данных.
- Вести pipeline на всём жизненном цикле: от сбора требований и разработки до запуска, мониторинга и устранения инцидентов.
- Отвечать за качество данных: валидацию, мониторинг аномалий и data contracts.
- Развивать data catalog и semantic layer, поддерживать единые стандарты описания данных и метрик.
- Развивать инфраструктуру данных для использования AI-инструментами и автоматизированной аналитикой.
- Находить и устранять узкие места в инфраструктуре с точки зрения скорости, стоимости и надёжности.
Что для нас важно:
- Production-опыт работы с dbt — обязательное требование.
- Сильный SQL: сложные трансформации, оконные функции, оптимизация запросов.
- Опыт работы с Snowflake или BigQuery.
- Хорошее знание Python для задач data engineering.
- Опыт работы с Airflow или аналогичными оркестраторами.
- Опыт работы с Git и code review.
- Понимание принципов CI/CD, тестирования и документирования кода.
- Опыт работы со стеком GCP: BigQuery, Cloud Run, GCS.
- Самостоятельность и способность принимать технические решения и доводить задачи до стабильной работы в production.
Будет плюсом:
- Опыт миграции между DWH-платформами.
- Опыт построения DWH с нуля или масштабного рефакторинга существующей архитектуры.
- Опыт или интерес к LLM/AI tooling в data-задачах: MCP, semantic layer, data catalog.